机械压力机故障诊断系统的研制



机械压力机故障诊断系统的研制

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机械压力机故障诊断系统的研制

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
目录	第7-10页
CONTENTS	第10-13页
第一章绪论	第13-24页
1.1 课题背景及研究意义	第13-14页
1.2 机械故障诊断概述及其主要技术手段	第14-18页
1.2.1 机械故障诊断概述	第14-16页
1.2.2 机械故障诊断的主要技术手段	第16-18页
1.3 国内外机械故障诊断技术的发展与研究现状	第18-21页
1.3.1 机械故障诊断的四个发展阶段	第18-19页
1.3.2 机械故障诊断的国内外发展现状	第19-21页
1.4 机械压力机故障诊断的研究状况	第21-22页
1.5 本课题的来源、研究目标、主要内容	第22-24页
1.5.1 课题来源	第22页
1.5.2 研究目标	第22页
1.5.3 本文的主要内容	第22-24页
第二章振动信号采集及分析技术理论基础	第24-32页
2.1 振动信号采集技术	第24-25页
2.1.1 数据采集的基本原理	第24-25页
2.1.2 振动信号采集系统组成	第25页
2.2 故障诊断的信号分析与处理技术	第25-31页
2.2.1 信号预处理	第25-26页
2.2.2 时域分析	第26-28页
2.2.3 频率分析	第28-30页
2.3.4 倒频谱分析	第30-31页
2.3 小结	第31-32页
第三章机械压力机及其典型零部件故障振动分析	第32-40页
3.1 机械压力机结构与工作原理	第32-33页
3.2 机械压力机典型零部件故障的振动诊断	第33-38页
3.2.1 曲柄滑块机构的故障诊断	第33-35页
3.2.2 滑动轴承松动的故障诊断	第35-36页
3.2.3 齿轮的故障诊断	第36-38页
3.3 机械压力机常见故障的解决办法	第38-39页
3.4 小结	第39-40页
第四章智能故障诊断的BP神经网络模型建立	第40-46页
4.1 人工神经网络(ANN)概述	第40页
4.2 BP神经网络模型及其算法原理	第40-42页
4.2.1 BP神经网络结构	第40-41页
4.2.2 BP神经网络的学习算法	第41-42页
4.3 机械压力机故障诊断的BP神经网络设计	第42-44页
4.3.1 确定神经网络的输入输出	第42-43页
4.3.2 网络参数的选择	第43页
4.3.3 网络建模的C#编程实现	第43-44页
4.4 BP神经网络应用于JB23型可倾压力机的诊断分析	第44-45页
4.5 小结	第45-46页
第五章机械压力机故障诊断系统软件的设计	第46-72页
5.1 开发语言及开发工具介绍	第46页
5.2 软件的总体设计	第46-69页
5.2.1 需求分析	第46-47页
5.2.2 系统物理架构	第47-48页
5.2.3 系统功能结构	第48-49页
5.2.4 系统总体处理流程	第49-50页
5.2.5 系统主要子模块的设计	第50-61页
5.2.6 系统数据库表设计	第61-69页
5.3 程序设计中的几个关键技术	第69-71页
5.3.1 快速傅里叶变换FFT的C#编程实现	第69页
5.3.2 神经网络的c#编程实现	第69-71页
5.4 小结	第71-72页
第六章机械压力机的现场振动测试及故障分析	第72-85页
6.1 现场振动测试对象	第72-73页
6.1.1 JB23-6.3开式可倾压力机简介	第72-73页
6.1.2 压力机传动系统振动特征频率的计算	第73页
6.2 现场振动测试系统组成	第73-74页
6.3 故障诊断案例分析	第74-84页
6.3.1 诊断前的准备工作	第74-75页
6.3.2 压力机的故障诊断	第75-84页
6.4 小结	第84-85页
结论与展望	第85-86页
参考文献	第86-91页
攻读硕士学位期间发表的论文	第91-93页
致谢	第93-94页
附录	第94-96页

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